Кількісний аналіз розподілу земель Бориспільської ОТГ

1.

Роботу виконав:
Лисий Владислав
учень 10-Б класу
Бориспільського ліцею імені Юрія Головатого
Бориспільської міської ради
Київської області
Науковий керівник:
Краснопір Олена Вікторівна
учитель інформатики
Бориспільського ліцею імені Юрія Головатого
Бориспільської міської ради
Київської області

2.

Актуальність теми дослідження
полягає в необхідності розробки швидкого і зрозумілого алгоритму
визначення розподілу земель засобами дистанційного зондування Землі,
який в подальшому можна використовувати для порівняльної оцінки
різних типів земної поверхні в значному часовому розрізі.
Наукова новизна дослідження полягає в тому, що процес опрацювання
аерокосмічних даних для поставлених цілей представлено у вигляді
формалізованого чіткого алгоритму. Крім того, для обраної геолокації на
даний час наявні досить обмежені дослідження методами дистанційного
зондування Землі.

3.

Науковий апарат
Метою даної роботи є: дослідити зміни розподілу земель території
Бориспільської ОТГ, використовуючи засоби дистанційного зондування Землі
Об’єктом дослідження є розподіл земель в межах Бориспільської ОТГ .
Предметом дослідження є порівняльний аналіз отриманих кількісних показників
у часовому розрізі 2017-2023 рр.
Методи дослідження. Для проведення дослідження використовуватися
теоретичні і практичні методи дослідження. До теоретичних відносяться - методи
аналізу, класифікації та формалізації. До практичних методів відносяться неконтакні методи спостереження (аерокосмічний), методи вимірювання
параметрів об’єкта дослідження та їх порівняння.

4.

Завдання дослідження
● Визначити особливості використання даних ДЗЗ для моніторингу
змін земельного покриву;
● Розробити алгоритм визначення розподілу земель в межах
обраної ОТГ на основі даних аерокосмічних знімань;
● Проаналізувати зміни отриманих кількісних характеристик
розподілу за останні 6 років.

5.

ОСОБЛИВОСТІ ЗАСТОСУВАННЯ ДЗЗ ЯК ІНСТРУМЕНТА
МОНІТОРИНГУ ЗЕМЕЛЬ

6.

ОСОБЛИВОСТІ ЗАСТОСУВАННЯ ДЗЗ ЯК ІНСТРУМЕНТА
МОНІТОРИНГУ ЗЕМЕЛЬ
Дистанційне зондування
Землі (ДЗЗ) — це одержання
інформації про будь-який
об’єкт чи процес без прямого
контакту з ними.
Космічний знімок – це
зображення Землі, отримане за
допомогою космічних апаратів.

7.

Аерокосмічні дані. Їх характеристики та властивості
Розрізненість
космічного
знімка
Просторова
дуже низька – 10 000–
1 000 м;
низька – 30–1 000 м;
середня – 10–30 м;
висока – 1–10 м;
дуже висока – 0,3–1 м.
Спектральна
Панхромні зображення
(1 широки канал);
Мультиспектральні
( 2-12 каналів);
Гіперспектральні
( >13 каналів);
Темпоральна
Радіометрична
від декількох тижнів
до 30 хв
88 біт = 26 =64 градацій
кольору
12 біт = 212=4096
градацій кольору
16 біт =216=65536
градацій кольору

8.

Сучасні спеціалізовані ПЗ для обробки даних ДЗЗ

9.

РОЗРОБКА АЛГОРИТМУ ВИЗНАЧЕННЯ КІЛЬКІСНИХ ХАРАКТЕРИСТИК ЗЕМЕЛЬНОГО
ПОКРИВУ З ВИКОРИСТАННЯМ НАПІВ-КЕРОВАНОЇ КЛАСИФІКАЦІЇ.
Вибір території дослідження
Громада розташована в центрі
лівобережної частини Київської області на
південний схід від м. Київ. Північніше
починаються зона мішаних лісів, південніше
– лісостеп.
Центром громади є місто Бориспіль.
Територія міста у минулому – це болотиста
місцевість долини річки Альта.
Клімат
помірний,
атлантикоконтинентальна область

10.

Алгоритм обробки аерокосмічних даних
з використанням спеціалізованого ПЗ.
Виконання пів-керованої класифікації
плагіном dzetsaka в QGIS
Основна частина роботи була виконана в ПЗ QGIS.
Аерокосмічні дані були отримані із сервісу
EO Browser.
Всього було використано 4 додаткових плагінів:
• QuickOSM
• Open layers Plagin
Отримання
векторного шару
• Dzetsaka – виконання класифікування
• Calculate Geometry – обрахунок площ

11.

Отримання векторного шару меж Бориспільської ОТГ
1
3
4
2
5
7
6
(умовні позначення : 1- головне меню, 2 - панель інструментів, 3 - панель управління шарами, 4 - легенда, 5область карти, 6 - рядок стану, вікно швидкого запиту і QuickOSM)

12.

Вікно користувача сервіса EO Browser

13.

Анімаційна модель змін земного покриву в
межах Бориспільської ОТГ за період від
01.08.2017 до 15.08.2023
Модель дає можливість наочно відобразити
зміни, які відбулися на території дослідження
за заданий період.
В даній моделі використані 41 відібраний
знімок з показником хмарності <10%.

14.

Комбінації каналів космічного знімку Sentinel-2 на територію Бориспільської ОТГ
(часовий діапазон 6 років)
Bands:11-8-4
01.08.2017
05.08.2023
Bands:1-2-3
Bands:3-2-1

15.

Еталонні ділянки для виконання класифікації в середовищі QGIS.
Клас
Водойми
Урбанізовані
території
(забудова)
с/г угіддя без
рослинного
покриву
(відкритий
грунт)
с/г угіддя з
рослинним
покривом
Лісові
насадження
Дороги
кількість створених еталонних
ділянок
01.08.2017
05.08.2023
8
8
7
10
Приклад еталонної ділянки
Дороги
Лісові насадження Водойми
с/г угіддя
16
9
8
10
6
8
4
6
З рослинним
покривом
Без рослинного
покриву
Забудова

16.

Використання плагіну Dzetsaka для виконання класифікації знімків
1 – рядок вибору растрового зображення;
2 – рядок вибору векторного шару еталонів;
3 – рядок вибору поля атрибутивної таблиці
векторного шару (за даними цього поля виконується
класифікація);
4 – панель налаштування;
5 – створення матриці помилок.

17.

Отримані класифіковані зображення та готова класифікація
від проєкту «Copernicus» для порівняння

18.

Отримані класифіковані зображення та готова класифікація
від проєкту «Copernicus» для порівняння
01.08.2017
Copernicus land cover
viewer (2019)
05.08.2023

19.

Структура матриці помилок
Матриця помилок складається зі значень по
стовпцях і рядках.
Стовпці – це завіркові дані (еталони) і
нумеруються індексом j, а рядки – це
класифіковані дані, точність, яких перевіряється
– нумеруються індексом i.
По головній діагоналі матриці стоять
елементи, що позначають кількість об’єктів,
що були правильно класифіковані
Відповідно, n+j – cума значень по
кожному із стовпців, а ni+- сума значень по
кожному із рядків.

20.

Матриці помилок для класифікованих зображень
для класифікації за 05.08.2023
для класифікації за 01.08.2017
1
2
3
4
5
6
Сума
Точніст
ь
виробн
ика
1
2
3
4
5
6
Сума
61
0
0
0
2
0
63
0
50
2
0
0
7
59
0
0
7181
1239
0
0
8420
0
0
520
1126
0
0
1646
0
0
0
105
1008
0
1113
0
7
3
0
0
2
12
61
57
7706
2470
1010
9
11313
0,97
0,85
0,85
0,68
0,91
0,17
точність
користувач
а
1
0,88
0,93
0,46
1,00
0,22
OvAC=0,81
Завіркові дані
Класифіковане
зображення
Класифіковане
зображення
Завіркові дані
1
2
3
4
5
6
Сума
Точніст
ь
виробн
ика
1
2
3
4
5
6
Сума
199
1
0
0
0
0
200
0
178
26
9
0
4
217
0
0
3269
1879
0
0
5148
0
0
682
6827
182
0
7691
0
0
33
8
4612
0
4653
0
22
4
1
0
10
37
199
201
4014
8724
4794
14
17946
1,00
0,82
0,64
0,89
0,99
0,27
KІ=0,63